## Penggunaan Metode Decision Tree dalam Rancang Bangun Sistem Prediksi untuk Kelulusan Mahasiswa
Dini Destiani Siti Fatimah 1 , Elita Rahmawati 2
Jurnal Algoritma Institut Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@itg.ac.id
1 dini.dsf@itg.ac.id
2 1606076@itg.ac.id
Abstrak  – Jumlah  mahasiswa  yang  lulus  tepat  waktu  pada  tahun  angkatan  tertentu  di  sebuah sekolah tinggi jarang mencapai seratus persen. Masalahnya jumlah mereka setiap tahun kelulusan tidak  sama  tergantung  berbagai  kondisi.  Pengetahuan  mengenai  jumlah  lulusan  tepat  waktu penting  dalam  peningkatan  mutu  sekolah  tinggi,  karena  itu  perlu  dibangun  sistem  prediksi kelulusan tepat waktu berbasis komputer. Sistem prediksi ini menggunakan target data berupa data real mahasiswa  Prodi  Informatika  yang  telah  lulus  ditahun  sebelumnya.  Data  ini  juga digunakan sebagai data training dengan atribut NPM, Nama, IP dan IPK Semester 1 sampai 6, Jenis Kelamin, Status lulus tepat / terlambat. Data mahasiswa yang akan lulus ditahun ini sebagai data uji . Data real sekolah tinggi diolah menjadi beberapa set data yang dibutuhkan, lalu dihitung dengan  menggunakan  metode  algoritma Decision  Tree .  Pengujian  hasil  sistem  prediksi  ini mendapat  tingkat  akurasi  sebesar  92%.  Sistem  ini  dapat  memudahkan  sekolah  tinggi  dalam meningkatkan  jumlah  lulusan  tepat  waktu  dengan  meningkatkan  layanan  terhadap  mahasiswa yang tepat sasaran.
Kata Kunci – Decision Tree ; Sekolah Tinggi; Sistem Prediksi.

## I. PENDAHULUAN
Institut  Teknologi  Garut  memiliki  jumlah  mahasiswa  baru  yang  meningkat  setiap  tahun.  Sementara  itu, mahasiswa  tingkat  akhir  tidak  semuanya  mampu  menyelesaikan  studinya  secara  tepat  waktu,  sehingga mengalami penumpukan jumlah mahasiswa. Kelulusan tepat waktu mahasiswa menjadi sebuah target penting yang harus difokuskan oleh setiap perguruan tinggi. Ketepatan waktu studi merupakan bagian dari kepuasan mahasiswa dan stakeholder , menambah nilai jual yang tinggi di masyarakat, dan sebagai salah satu aspek nilai tambah pada akreditasi [1]. Kelulusan tepat waktu juga menjadi harapan tiap mahasiswanya. Maka dari itu, sistem ini dibuat sebagai tolok ukur dan untuk memprediksi dapat lulus tepat waktu atau tidaknya seorang mahasiswa. Hal inilah yang mendorong dilakukannya penelitian tentang sistem prediksi kelulusan tepat waktu [2],[3].
Sistem prediksi dihitung menggunakan metode hitung algoritma Decision Tree. Sistem prediksi menggunakan metode Decision  Tree merupakan  sebuah  prediksi  atau  ramalan  yang  dihitung  menggunakan  atribut  yang dimasukkan  kedalam  rumus  tertentu  dan  menghasilkan  sebuah  pohon  keputusan. Decision  Tree adalah pemetaan mengenai alternatif pemecahan masalah yang disusun dari masalah yang ditemukan. Metode ini menguraikan faktor-faktor  kemungkinan,  serta  hasil  akhir  yang  ditunjukkan  pohon  keputusan  tersebut  [4]. Sistem prediksi merupakan pengembangan dari sistem pakar[5]. Beberapa penelitian yang membahas tentang sistem  pakar,  sistem  prediksi,  dan  sistem  pendukung  keputusan  antara  lain  rancang  bangun  sistem  pakar
diagnosis  fobia  [6],  sistem  pendukung  keputusan  pada  pemilihan  calon  kepala  sekolah  [7],  sistem  pakar diagnosis penyakit cabai [8], dan sistem prediksi kelulusan tepat waktu menggunakan metode Jaringan Syaraf Buatan [9]. Penelitian lainnya merupakan implementasi data mining dengan Algoritma Decision Tree [10].

## II. METODE PENELITIAN
Sistem prediksi merupakan alat yang melakukan pengolahan sekumpulan data input menjadi data output yang mampu  memperkirakan  suatu  peristiwa  yang  akan  terjadi  [11] . Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah Decision  Tree [12] .  Decision  Tree memetakan  alternatif-alternatif pemecahan masalah  yang sesuai  dengan masalah  bersangkutan.  Penggunaan  metode  ini  akan  memberikan  faktor-faktor  kemungkinan/probabilitas, serta hasil akhir mengenai prediksi kelulusan tepat waktu atau terlambat [4].
Gambar 1: Decision Tree
A. Langkah-langkah dalam membuat sebuah Decision Tree
1. Mempersiapkan data latih.
2. Menghitung  akar  dari  pohon  berdasarkan  atribut  yang  terpilih.  Pemilihan  atribut  dengan  cara menghitung nilai gain dari masing-masing atribut. Nilai gain dipilih yang paling tinggi untuk menjadi akar pertama [13].

## B. Tempat Penelitian
Institut Teknologi Garut merupakan institut bidang teknik dimana mempunyai lima program studi (prodi) yang banyak  diminati  oleh  calon  mahasiswa  dari  wilayah  Garut  dan  sekitarnya.  Tiga  prodi  tersebut  adalah Arsitektur, Sistem Informasi, Teknik Industri, Teknik Informatika, dan Teknik Sipil [14].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Menghitung Sistem Prediksi
S istem prediksi menggunakan metode Algoritma C4.5 Decision Tree, terdiri dari 3 langkah yang harus dil- akukan meliputi. mempersiapkan data latih dan data uji, Menghitung akar dari pohon dengan cara menghitung nilai Entropy dan Gain dan membuat pohon keputusan.

## 1. Mempersiapkan data latih dan data uji
Data  latih  yang  digunakan  merupakan  data  kelulusan  mahasiswa  Prodi  Informatika  di  Institut Teknologi Garut, data yang digunakan untuk penelitian ini menggunakan data mahasiswa angkatan Tahun 2017 dan Tahun 2018. Dengan jumlah data di Tahun 2017 sebanyak 108 data dan jumlah data di Tahun 2018 sebanyak 87 data. Data Uji yang digunakan adalah data angkatan tahun 2019 yang berjumlah 90 orang. Jumlah data latih yang diperoleh adalah 195 data yang terdapat banyak kategori.
Tabel 1. Tabel Data Keseluruhan.
Angkatan Jenis Kelamin Jumlah Laki-Laki Perempuan Tepat Terlambat Tepat Terlambat 2017 73 7 28 0 108 2018 61 7 18 1 87 134 14 46 1 195
Tidak  semua  kategori  dapat  digunakan  sebagai  data  informasi  yang  dapat  dihitung,  maka  dari  itu dilakukan  tahap  pengolahan  data  awal  atau preparation data.  Teknik  yang  dilakukan  dalam Preparation data adalah [1]:
a. Validasi Data , digunakan untuk menghapus data yang kurang lengkap.
b. Integrasi dan transformasi data digunakan untuk meningkatkan efisiensi proses hitung algoritma. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data kategorial.
c. Pengurangan  ukuran  data  dan data  dicritization, digunakan  untuk  memperoleh  data  set  dan kategori yang informatif.
d. Data uji yang digunakan berasal dari data transkrip nilai data wisudawan mahasiswa, sehingga kategorial data yang tidak digunakan adalah Nama, Tanggal lahir, Judul Skripsi, NPM. Kriteria yang digunakan dalam proses hitung adalah Jenis Kelamin, IP semester 1 sampai semester 6, IPK, SKS total semester 2 sampai semester 6, status lulus tepat waktu atau terlambat.
Tabel 2: Tabel Node Entropy dan Gain
Node Jumlah Data Lulus Tepat Lulus Terlambat Entropy Gain Total 195 180 15 0,391243564 Jenis Kelamin Laki-Laki 148 134 14 0,451622822 0,012669186 Perempuan 47 46 1 0,14854949 IP Semester 1 <3 72 60 12 0,650022422 0,046889002 >=3 123 120 3 0,165427034 IP Semester 2 <3 105 94 11 0,483911233 0,00960926 >=3 90 86 4 0,26231122 IP Semester 3 <3 69 59 10 0,596999517 0,024381282 >=3 126 121 5 0,240834747 IP Semester 4 <3 80 68 12 0,609840305 0,038218223
Node Jumlah Data Lulus Tepat Lulus Terlambat Entropy Gain >=3 115 112 3 0,174371453 IP Semester 5 <3 36 27 9 0,811278124 0,052452346 >=3 159 153 6 0,23181305 IP Semester 6 <3 22 14 8 0,945660305 0,067719564 >=3 173 166 7 0,244408401 IPK Semester 2 <3 90 78 12 0,566509507 0,028990422 >=3 105 102 3 0,187176257 IPK Semester 3 <3 78 68 10 0,552495114 0,017428695 >=3 117 112 5 0,254694705 IPK Semester 4 <3 86 74 12 0,583019417 0,032488151 >=3 109 106 3 0,181813172 IPK Semester 5 <3 73 61 12 0,644694044 0,045733722 >=3 122 119 3 0,166489786 IPK Semester 6 <3 56 45 11 0,714727473 0,051820784 >=3 139 135 4 0,188220889 SKS Total Semester 2 <42 1 0 1 0 0,019209896 >=42 194 180 14 0,373951367 SKS Total Semester 3 <63 1 0 1 0 0,019209896 >=63 194 180 14 0,373951367 SKS Total Semester 4 <84 1 0 1 0 0,019209896 >=84 194 180 14 0,373951367 SKS Total Semester 5 <104 1 0 1 0 0,019209896 >=104 194 180 14 0,373951367 SKS Total Semester 6 <124 1 0 1 0 0,019209896 >=124 194 180 14 0,373951367
a. Menghitung akar dari pohon dengan cara menghitung nilai Entropy dan Gain .
Setelah menyiapkan data latih yang dibutuhkan dan memecah data menjadi beberapa kasus dalam cabang, maka diperoleh 3 kasus yang akan dihitung nilai Entropy dan Gain nya. Yaitu berdasarkan Tahun Angkatan 2017, Tahun Angkatan 2018, Dan Jenis Kelamin. Menghitung nilai Entropy dan Gain sesuai rumus yang sudah ditetepkan pada metode Decision Tree .
b. Membuat pohon keputusan.
Setelah menghitung nilai Entropy dan Gain , tahapan selanjutnya adalah dengan implementasi metode Decision Tree kedalam pohon keputusan. Implementasi kedalam pohon keputusan bertujuan untuk mempermudah peneliti dalam melihat data keseluruhan dan melihat tingkat persentasi hasil hitung pada kasus. Information Gain adalah dimana semua entropy dihitung dan disajikan kedalam sebuah gambar yang berbentuk seperti pohon. Data yang dipilih untuk menjadi root awal adalah data yang memiliki nilai gain tertinggi, dilanjut dengan nilai gain tertinggi kedua, begitu pula selanjutnya sampai data yang memiliki nilai gain terendah. Menghitung nilai Entropy dan Gain bertujuan untuk menen- tukan akar dari pohon keputusan yang akan dibuat pada tahapan selanjutnya. Akar dari pohon diten- tukan berdasarkan nilai Gain tertinggi. Pada kasus ini, nilai Gain tertinggi pada IP Semester 6.
Vol. 18; No. 2; 2021; Hal 553-561
IPS 6 IPS 5 Tepat IPK 6 Tepat IPS 1 Tepat IPK 5 Tepat IPS 4 IPK 4 IPK 2 Tepat Tepat Tepat IPS 3 Tepat SKS 2 Tepat SKS 3 SKS 4 SKS 5 SKS 6 IPK 3 JK IPS 2 Tepat Telat Tepat Tepat Tepat Tepat Tepat Tepat Tepat
<3 >=3 <3 >=3 <3 >=3 >=3 <3 <3 >=3 <3 <3 <3 <3 <42 <63 <83 <104 <124 <3 P <3 >=3 >=3 >=3 >=3 >=42 >=63 >=104 >=124 >=3 L >=3 >=83 Gambar 2: Pohon Keputusan Berdasarkan Information Gain

## B. Tahap Uji Coba Data Latih Kedalam Sistem Prediksi
Sistem  prediksi  yang  dibangun  telah  dicoba  dan  berhasil  menampilkan  sistem  prediksi  sesuai  dengan rancangan yang sudah dibuat. Tampilan sistem prediksi dimuat pada Tabel 3.

## Tabel 3: Tampilan Sistem Prediksi
No Nama Halaman Keterangan 1. Login Tampilan Form Login 2. Halaman Utama Tampilan Beranda 3. Latih Tampilan laman data Latih
Vol. 18; No. 2; 2021; Hal 553-561
No Nama Halaman Keterangan 4. Input Data Latih Tampilan laman input data Latih 5. Rule Tampilan laman aturan lulus tepat waktu
6. Perhitung an Tampilan laman input data uji yang akan diprediksi
No Nama Halaman Keterangan 7. Laporan Tampilan laman hasil prediksi
Di dalam data latih terdapat 180 data mahasiswa yang lulus tepat waktu serta 15 orang mahasiswa lulus tidak tepat  waktu.  Aplikasi  memprediksi  185  orang  mahasiswa  lulus  tepat  waktu,  namun  setelah  melakukan pengecekan manual, terdapat 175 orang mahasiswa lulus tepat waktu dan 10 orang mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu. Hasil penelitian dirangkum pada Tabel 2.
Tabel 4: Tabel Akurasi, Presisi Dan Class Recall
Akurasi: 92%
True Positif Fasle Negatif Nilai Presisi Prediksi Tepat 175 10 94% Prediksi Terlambat 5 5 Class Recall 97%

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil percobaan dan evaluasi dari penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa penerapan sistem prediksi kelulusan tepat waktu yang dibangun mampu memberikan informasi kepada pihak sekolah tinggi tentang kualitas tiap-tiap mahasiswa dan prediksi tentang kelulusan tepat waktu. Adapun pemanfaatan sistem  prediksi  ini  dapat  digunakan  untuk  memberikan  layanan  yang  tepat  dalam  meningkatkan  jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu, juga sebagai bahan evaluasi pihak kampus untuk meningkatkan sistem belajar di kampus. Sistem prediksi dalam penelitian ini memiliki tingkat akurasi sebesar 92%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Chandra, L. Hafni, S. Chandra, A. A. Purwati, and J. Chandra, “The influence of service quality, university image on student satisfaction and student loyalty,” Benchmarking , vol. 26, no. 5, pp. 1533– 1549, 2019, doi: 10.1108/BIJ-07-2018-0212.
[2] “PENERAPAN  ALGORITMA  DECISION  TREE  ID3  UNTUK  PREDIKSI  KELULUSAN MAHASISWA  JENJANG  PENDIDIKAN  D3  DI  FAKULTAS  TEKNIK  UNIVERSITAS PANDANARAN,” Neo Tek. , 2019, doi: 10.37760/neoteknika.v5i2.1391.
[3] A. Rakhman, “Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis Particle Swarm Optimation (PSO),” Smart Comp Jurnalnya Orang Pint. Komput. , 2017.
[4] R. T. Vulandari, Data  Mining  Teori  Dan Aplikasi  Rapidminer . Yogyakarta:  Penerbit  Gava  Medika, 2017.
[5] W.  GU,  K.  Foster,  J.  Shang,  and  L. Wei,  “A  Game-Predicting  Expert  System  Using  Big  Data And Machine  Learning,” Expert  Syst.  With  Appl. ,  vol.  150,  p.  2019,  2019,  doi: doi.org/10.1016/j.eswa.2019.04.025.
[6] D. D. S. Fatimah, V. P. Andini, and Y. Pariyatin, “Perancangan Sistem Pakar Psikologi Untuk Diagnosis Gangguan Fobia,” J. Algoritm. , vol. 15, no. 1, pp. 246–254, 2017.
[7] D. D. S. Fatimah and D. A. Annisa, “Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Calon Kepala Sekolah Dasar Di Dinas Pendidikan Kabupaten Garut,” J. Algoritm. , vol. 13, pp. 212–218, 2016.
[8] T. Puwanto and D. D. S. Fatimah, “Pengembangan sistem pakar diagnosis penyakit cabai,” J. Algoritm. , vol. 14, no. 1, pp. 510–516, 2015.
[9] E. P. Rohmawan, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Decision Tree dan Artificial Network,” J. Ilm. Matrik , pp. 21–30, 2018.
[10]  A.  Rohman  and A.  Rufiyanto,  “Implementasi  Data  Mining  Dengan Algoritma  Desicion  Tree  C4.5 Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Di Universitas Pandanaran,” Proceeding Sintak , pp. 134–139, 2019.
[11]  C. Hutabarat, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Permintaan Produk Kartu Perdana Internet Menggunakan Algoritma C5. 0 (Studi Kasus: Vidha Ponsel),” Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 6, no. April, pp. 419–424, 2018.
[12]  J. R. Quinlan, “Induction of Decision Trees,” Mach. Learn. , 1986, doi: 10.1023/A:1022643204877.
[13]  J. K. Mandal, Emerging Technologies in Data Mining and Information , vol. 2. 2018.
[14]  D.  Kurniadi  and A.  Mulyani,  “Pengaruh Teknologi  Mesin  Pencari  Google Terhadap  Perkembangan Budaya dan Etika Mahasiswa,” J. Algoritm. , pp. 19–25, 2017.